AI编译器框架与优化开发工程师

1. 主导AI编译器前/中/后端核心模块开发，实现计算图优化、算子融合、内存分配等关键技术；
2. 对接主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），优化模型编译效率与推理性能；
3. 探索张量计算等优化算法，适配CNN/Transformer等复杂模型结构；
4. 主导构建模型适配、编译优化、测试验证全流程闭环智能Agent体系。

1. 计算机/软件工程/电子工程/微电子/数学等相关专业，硕士及以上学历优先；
2. 扎实掌握编译原理，熟悉 IR 设计、计算图变换、数据流分析、内存管理等编译器核心理论；
3. 熟悉 PyTorch/TensorFlow/ONNX 模型链路，掌握算子融合、内存优化等图级优化手段；
4. 了解张量调度、循环变换等优化方法，具备 CNN、Transformer 模型编译调优实战经验；
5. 精通 C/C++、Python，熟练 Linux 开发调试；
6. 有 MLIR/LLVM/TVM/TensorRT 等框架二次开发或自研编译器经验优先；
7. 熟悉分布式训练/大模型优化/稀疏计算等前沿技术者优先。

加分项：
1. 端侧 NPU/DSP 异构编译器量产落地经验；
2. 搭建自动化测试、闭环调优 Agent 平台相关经历；
3. 掌握低精度量化、大模型编译优化技术；
4. 开源项目贡献、相关专利论文。